ChatGPT vs Gemini

Gemini에게 'ChatGPT vs Gemini'를 그림으로 표현해 달라고 했더니 이런 그림을 제공했다. 무슨 의미일까....?

 

 

요즘 회사에서도 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 다양한 방법으로 사용하고자 하는 시도를 하고 있습니다. 아직은 윤리적인 측면 때문에 조심스럽게 사용하고 있는 상황인데요, 다양한 LLM별로 각각 강점과 약점을 가지고 있으로 잘 이해하고 사용하면 

 

 

ChatGPT (GPT 시리즈)

강점	자연스러운 대화 능력: 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 다양한 주제에 대해 자연스럽게 대화할 수 있습니다. 창의적인 글쓰기: 시, 소설, 각본 등 창의적인 텍스트를 생성하는 데 뛰어납니다. 다양한 작업 수행: 질문 답변, 요약, 번역, 코드 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자 친화성: 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며, 다양한 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다.
약점	사실 오류 및 환각: 때때로 사실과 다른 정보를 제공하거나, 존재하지 않는 정보를 생성하는 '환각' 현상을 보일 수 있습니다. 최신 정보 부족: 학습 데이터의 한계로 인해 최신 정보를 반영하지 못하는 경우가 있습니다. 편향성: 학습 데이터에 존재하는 편향이 결과물에 반영될 수 있습니다. 윤리적 문제: 악용될 경우 허위 정보 생성, 표절 등 윤리적인 문제를 야기할 수 있습니다.

•  

 

Gemini

강점	멀티모달 능력: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 동시에 처리하고 이해할 수 있습니다. 뛰어난 추론 능력: 복잡한 추론 및 문제 해결 능력에서 강점을 보입니다. 코드 생성 능력: 고품질의 코드를 생성하고, 코드 관련 질문에 대한 답변을 제공하는 데 뛰어납니다. Google 서비스 통합: Google 검색, Gmail, Google Drive 등 다양한 Google 서비스와 연동하여 활용할 수 있습니다.
약점	상대적으로 새로운 모델: 아직 개발 초기 단계이며, 지속적인 개선이 필요합니다. 일반적인 대화 능력: ChatGPT에 비해 자연스러운 대화 능력은 상대적으로 부족할 수 있습니다. 접근성: 아직까지는 접근성이 제한적일 수 있습니다.

•  

 

Bard

강점	최신 정보 접근성: Google 검색을 통해 최신 정보를 빠르게 반영할 수 있습니다. 다양한 Google 서비스 연동: Google Workspace 등 다양한 Google 서비스와 연동하여 활용할 수 있습니다. 창의적인 글쓰기: 시, 소설, 각본 등 창의적인 텍스트를 생성하는 데 강점을 보입니다.
약점	사실 오류 및 환각: 다른 LLM과 마찬가지로 사실과 다른 정보를 제공하거나, 존재하지 않는 정보를 생성할 수 있습니다. 편향성: 학습 데이터에 존재하는 편향이 결과물에 반영될 수 있습니다. 일관성 부족: 답변의 일관성이 부족하거나, 맥락을 제대로 이해하지 못하는 경우가 있을 수 있습니다.

•  

 

Claude

강점	긴 문맥 처리 능력: 긴 텍스트를 이해하고 처리하는 데 강점을 보입니다. 안전성 및 윤리성: 안전성과 윤리성을 강조하며, 유해하거나 편향된 답변을 생성하는 것을 방지하기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 요약 능력: 긴 텍스트를 정확하고 간결하게 요약하는 데 뛰어납니다.
약점	창의성 부족: 창의적인 글쓰기 능력은 다른 LLM에 비해 상대적으로 부족할 수 있습니다. 코드 생성 능력: 코드 생성 능력은 다른 LLM에 비해 제한적일 수 있습니다. 접근성: 아직까지는 접근성이 제한적일 수 있습니다.

•  

 

공통적인 강점

• 자동화 및 효율성 증대: 다양한 작업을 자동화하고, 생산성을 향상하는 데 기여할 수 있습니다.
• 정보 접근성 향상: 방대한 양의 정보를 빠르고 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 도와줍니다.
• 새로운 가능성 제시: 교육, 연구, 비즈니스 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 제시합니다.

 

공통적인 약점

• 사실 오류 및 환각: 모든 LLM은 정도의 차이는 있지만, 사실과 다른 정보를 제공하거나, 존재하지 않는 정보를 생성할 수 있습니다.
• 편향성: 학습 데이터에 존재하는 편향이 결과물에 반영될 수 있습니다.
• 윤리적 문제: 악용될 경우 허위 정보 생성, 표절 등 윤리적인 문제를 야기할 수 있습니다.
• 인간의 역할 변화: LLM의 발전으로 인해 인간의 일자리가 감소하거나 역할이 변화할 수 있습니다.

 

서로의 탐색하는 영역을 공유합니다

대규모 언어 모델(LLM)들은 다양한 방식으로 서로 탐색하는 영역을 공유합니다. 이러한 공유는 여러 수준에서 발생하며, 다음과 같은 주요 측면을 포함합니다.

 

 

1. 학습 데이터 공유:

• 공통 데이터셋: 많은 LLM들이 인터넷에서 크롤링된 방대한 텍스트 데이터를 사용하여 학습합니다. 이러한 데이터셋은 오픈 소스 형태로 공개되거나, 상업적으로 이용 가능하며, 여러 모델 개발자들이 공통으로 사용합니다. 예를 들어, Common Crawl, Wikipedia, BooksCorpus 등이 대표적인 데이터셋입니다.
• 지식 공유: 이러한 공통 데이터셋을 통해 LLM들은 다양한 주제에 대한 일반적인 지식을 공유하게 됩니다. 따라서, 특정 주제에 대한 질문에 여러 LLM들이 유사한 답변을 제시하는 경우가 많습니다.

 

2. 기술 및 방법론 공유:

• 트랜스포머 아키텍처: 대부분의 최신 LLM들은 트랜스포머라는 신경망 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 아키텍처는 2017년에 처음 소개되었지만, 이후 LLM 분야에서 표준으로 자리 잡았으며, 여러 모델들이 이 기술을 공유하고 발전시켜 왔습니다.
• 연구 결과 공유: LLM 관련 연구자들은 논문, 코드, 모델 등을 공개적으로 공유하며, 서로의 연구 결과를 기반으로 발전합니다. 예를 들어, BERT, GPT, T5 등의 모델들은 이후 등장한 LLM들의 기반이 되었습니다.

 

3. API 및 플랫폼 공유:

• API 제공: OpenAI, Google 등의 기업들은 자신들의 LLM을 API 형태로 제공하며, 다른 개발자들이 이를 활용하여 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 합니다.
• 플랫폼 제공: Hugging Face와 같은 플랫폼은 다양한 LLM 모델과 도구를 제공하며, 개발자들이 쉽게 LLM을 활용할 수 있도록 지원합니다.

 

4. 벤치마크 및 평가:

• 공통 벤치마크: LLM들의 성능을 객관적으로 비교하기 위해 GLUE, SuperGLUE 등의 공통 벤치마크가 사용됩니다. 이러한 벤치마크를 통해 LLM들은 서로의 성능을 비교하고, 발전 방향을 설정합니다.

 

 

얼마 전에 지하철에서 60대쯤 보이는 아주머니께서 ChatGPT에서 안내해 준 대로 2호선을 타러 공덕역에 내리셨다는데.... 공덕역에는 2호선이 다니지 않는다는 것을 안내드려야 했습니다. ChatGPT는 왜 그런 안내를 한 걸까요. LLM이 제공하는 지식이 반드시 옮은 결과값이 아닐 수도 있다는 것을 느낀 날이었습니다.

 

LLM이 제공하는 지식에 대해 비판적인 시각으로 정보를 수용하며 윤리적인 문제에 대한 고민을 지속하며, 각각의 고유한 강점과 약점을 목적에 따라 적합하게 사용하는 것이 좋을 것 같습니다.